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1、从本学科出发，应着重选对国民经济具有一定实用价值和理论意义的课题。课题具有先进性，便于研究生提出新见解，特别是博士生必须有创新性的成果上市公司派现能力的因子分析与检验(1)随着我国证券市场的不断改革和发展完善，投资者逐步理性化，对上市公司分红派现也愈来愈关注，尤其是在当前证券市场股权分置改革的关键时刻。同时监管部门也在近年来相继推出一系列政策来规范上市公司的派现行为，以引导市场的理性投资。因此深入研究上市公司派发现金股利的影响因素可以从客观上提供一种判断上市公司派发现金股利能力大小的一种方法，也为投资者在投资过程中选择低风险高收益有良好派现能力的股票，进一步提高投资收益率提供一定的借鉴。 根据
2、股利政策的多因素理论可知派发现金股利的主要目的是实现股东财富的最大化，因此企业的盈利能力、成长能力、企业规模、负债水平、股权结构等都可能对制定股利政策产生影响。运用因子分析方法中有效降维和信息浓缩技术对上市公司派现能力进行分析，可以发现和公司派现能力相关的具体隐含因子，并运用后期数据进行可靠性和实用性方面的经验，以便投资者在投资过程中参考使用。一、进行因子分析指标的选择如上所述影响派现能力的因素是多方面的，具体表现为企业的各项财务指标。因为在进行实际分析过程中所涉及的财务指标较多，其中有些指标之间具有一定的相互影响关系，因此本文首先从所涉及到的十八个对企业派发现金股利产生影响的指标进行筛选。这
3、些指标是：每股收益、净资产收益率、每股净资产、长期负债比率、每股收益增长率、净利润增长率、应收账款周转率、存货周转率、总资产周转率、每股经营活动现金流量、总资产对数、总股本对数、流通股比率、法人股比例、国家股比例、市盈率、股价、每股资本公积金。因为要进行派现能力的分析，本文以每股现金股利为因变量，以上述各种影响因素为自变量进行多元线性回归分析，然后选取各变量系数显著的作为进一步因子分析所使用的变量。分析所用的样本从XX年度深沪两市派发现金股利的公司中选取，为保证所选样本的代表性和有效性，在选取过程中剔除了以下公司数据：本年度派现同时配股和送红股的公司；本年度新上市的公司；同时发行有B股、H股的
4、公司；本年度为亏损而发放股利的公司。经过筛选共414家上市公司数据进入分析范围。 应用统计分析软件进行多元回归分析得到表1如下所示：表1 多元回归分析结果非标准化系数 标准化系数 T Sig. 共线性统计B Std. Error Beta Tolerance VIF(Constant) -每股收益 . .每股资本公积金. . .每股净资产 - -.680 - .000 .总股本对数. . .净资产收益率 -. .总资产对数 - .从表中可以看出每股收益、每股资本公积金、每股净资产、总股本对数、净资产收益率和总资产对数的回归系数的T值的绝对值都大于其临界值，且显著性水平小于，说明它们是对企业派发
5、现金股利能够产生实质性影响的指标，方差膨胀因子VIF均小于10，可以认为回归模型不存在多重共线性。因此所筛选出的变量可以作为进一步进行因子分析的变量。二、因子分析过程通过以上回归分析所得到的变量对上市公司派发现金股利能力能够产生一定影响，但不能直接说明上市公司派发现金股利的能力大小问题。以因子分析方法可以得到这些变量所包含的潜在因子的影响，并可通过因子得分来计算出具体上市公司在派发现金股利方面的得分情况，更方便进行判断上市公司派现能力的大小。这里主要应用的是因子分析方法的高度综合概括能力，以再现指标中所隐含的更强解释力。在上述所选深沪两市414样本中进行巴特利球体检验，其显著性水平为0，通过检
6、验即可以对所选样本进行因子分析。以下是通过计算机借助统计分析软件所实现的分析过程，得到表2、表3、表4的结果。具体有关因子分析的原理在此不再赘述。表因子提取(Total Variance Explained)初始解对原变量的刻画情况 公共因子对原变量的刻画 旋转后对原变量的刻画因子 特征值 方差贡献率 累计贡献率 特征值 方差贡献率 累计贡献率 特征值 方差贡献率 累计贡献率 . 从表2可以看出第一个因子变量解释了原有方差总量的%，第二个因子变量解释了%，第三个因子变量解释了，3个因子共累计解释了方差的，被放弃的其他3个因子解释的方差仅不到5，这里提取的3个公共因子基本上反映了原有变量的绝大部
7、分方差。表主成分矩阵Component Matrix因 子1X1 .X11 . . -.表旋转后的主成分矩阵Rotated Component Matrix 因 子1X1 .X11 .从表3中可以看出原变量的载荷值都相差不大，不好解释它们的内在含义，需要进一步进行因子旋转以便更清楚地说明。从表4中可以看出旋转后的因子系统已经明显分化，所表达意义变得非常清楚。第一个因子包括了每股净资产和每股资本公积金，基本反映公司在发放股利上的一种积累，称为资产积累因子。第二个因子包括了每股收益和净资产收益率，反映了公司获利的能力，称为盈利能力因子。第三个因子包括了总股本对数和总资产对数，反映了公司规模的因素，
8、称为公司规模因子。表5给出了因子得分系数矩阵，根据它我们可以写出以下的因子得分函数：F1= F2= -F3=- 0549 表因子得分系数矩阵因子F1 FF.111 .-.090 -.-. -.02根据因子得分函数我们可以计算出样本中各支股票的三个因子得分，在此基础上我们就可以对样本中股票的现金股利派发能力进行综合的分析。由于通过因子分析法得出的3个因子变量反映的是上市公司派发现金股利影响因素的不同侧面，因此在计算综合的派发能力时，应给不同的侧面以不同的权数。这里我们以这3个因子变量的方差贡献率作为权数，于是可以得到下面的计算公式：派发现金股利综合得分=*F1+*F2+*F依照这个公式，我们就可
9、以得到所有样本414家派发现金股利的综合能力得分情况。三、派现能力检验为了对通过上述方法得出的上市公司综合派现能力进行检验，选取综合得分位于前50名和最后50名的上市公司来进行对比分析，主要通过比较两组公司在XX年、XX年和XX年三年中的派现情况来进行派现能力的检验。在XX年度的派现分析中我们发现综合派现能力位居前50名的上市公司平均每股现金股利为元，远远高于位于后50名的，从中可以反映出通过多元回归分析得到的分析变量对于评价上市公司派发现金股利能力大小是有效的。用其后两年的派现数据进行进一步的检验发现，位居派现能力前50名的上市公司在XX年度共有40家派现，平均每家上市公司每股派现；XX年度
10、共有41家派现，平均每家上市公司每股派现；其中连续三年派现的有38家，占该组数据的76，除长春经开、西飞国际、兰州铝业、浪潮信息、金瑞科技和闽东电力6家公司连续两年没有派现外，其余88的上市公司都在三年中进行过两次或两次以上的派现行为。且在三年中累计派现额达到元以上的有18家，其中元以上的有3家，最高为建发股份元。位居派现能力后50名上市公司在XX年度共有29家派现，平均每家上市公司每股派现；XX年度共有29家派现，平均每家上市公司每股派现；其中连续三年派现的有20家，占该组数据的40，大大低于前50名组的76；该组中在XX和XX年度没有进行派现的上市公司有12家，在三年中进行过两次或两次以上
11、派现行为的占该组数据的76。且在三年中累计派现额都没有超过元，最高元，达到元以上的有10家，其中大于元的仅有2家。由以上的对比检验我们可以看出通过上述因子分析方法得到的上市公司派发现金股利的综合能力指标是有效的，综合得分高的公司在后续期间给广大股东的回报要远远大于综合得分低的公司，并且其派发现金股利的连续性也较好，值得投者予以关注。四、结论本文通过多元回归分析的方法从18个变量中确定出影响上市公司现金股利发放的六个因素：每股收益、每股资本公积金、每股净资产、总股本对数、净资产收益率和总资产对数作为进行因子分析的变量，经过因子分析方法的综合和提炼，最终得出对上市公司派发现金股利产生重要影响的三个因子分别是：资产积累、盈利能力和公司规模。在进一步的综合排名中，确定出具有派发较好现金股利潜力的公司，并以其后两年的实际数据所作的检验证明以上分析和处理过程是有效的，可以为投资者进行投资组合选择投资对象提供一定参考。 另外，由于本文选取数据的局限性和监管层对上市公司派发现金股利的政策并不是十分完善，单从XX年一年的数据进行分析得出结论也并非十分完善；由于样本选取时有一定局限性，难免会遗漏一些派现能力较强的公司；此外本文所作的分析是否使用于样本之外的公司也还需要进一步验证。 课题份量和难易程度要恰当，博士生能在二年内作出结果，硕士生能在一年内作出结果，特别是对实验条件等要有恰当的估计。
